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欢迎反馈 （暂未实现自动缩放，目前仅支持平滑的鼠标移动）<p>下载：clipzr.com

鉴于目前 LLM 辅助软件的涌入，我想分享一个来自前一个时代的很酷的“手写”项目（我高中时写的，大约 8 年前）。 Hedra 是一款开放世界的 3D 游戏，完全使用 OpenGL 和 C# 从头编写。它有许多很酷的功能，例如无限生成、蒙皮动画网格渲染、后期处理效果等。最初的物理引擎也是从头编写的，但后来我换成了更可靠的 Bullet Physics。

大家好，HN，我开发了 NumbyAI，因为我希望有一个简单的方法来跟踪我的财务和支出，而且不想把我的财务数据交给云服务。<p>它是一个自托管的个人财务工具。你上传银行对账单 CSV 文件，本地 LLM（Ollama，qwen3.5:9b）会将每笔交易分成 13 个支出类别。一个规则引擎会学习你的偏好，以便重复分类可以即时完成。一个仪表板会为你提供所有上传数据的支出明细和趋势。<p>技术栈：FastAPI + React + Ollama + SQLite。 适用于 macOS、Linux、Windows。<p>功能： - 自动检测 CSV 列映射（处理欧盟/美国日期和数字格式、特殊分隔符） - 规则引擎在调用 LLM 之前应用已保存的模式 - 低置信度分类和重要交易的手动审核队列 - 带有预算跟踪、类别细分、现金流趋势的仪表板 - 规则顾问，分析你的模式并建议可重用的规则<p>GitHub：<a href="https://github.com/RoXsaita/NumbyAI-Public" rel="nofollow">https://github.com/RoXsaita/NumbyAI-Public</a> 网站：<a href="https://numbyai.com" rel="nofollow">https://numbyai.com</a><p>很乐意回答有关架构或 LLM 分类流程的问题。

大家好，HN，我开发了 data-anim——一个动画库，你永远不需要自己编写 JavaScript。<p>你只需要这样写：<p><pre><code> &lt;div data-anim=&quot;fadeInUp&quot;&gt;Hello&lt;&#x2F;div&gt; </code></pre> 就这么简单。滚动触发的淡入动画，无需编写任何 JS。<p>它的功能：<p>- 30+ 内置动画（淡入、滑动、缩放、弹跳、旋转等）<p>- 4 种触发器：滚动（默认）、加载、点击、悬停<p>- 3 层防 FOUC（无样式内容闪烁）保护（即时样式注入 → noscript 备用方案 → 5 秒超时）<p>- 响应式控制：按设备禁用或在移动设备上切换动画<p>- 所有属性的 TypeScript 自动补全<p>- 压缩后小于 3KB，零依赖<p>我为什么开发它：<p>我注意到着陆页和营销网站上的大多数动画需求都很简单——滚动时淡入、从左侧滑入、悬停时弹跳。但现有的选择要么太重（Framer Motion 约 30KB），要么需要 JS 样板代码。<p>我还认为声明式 HTML 属性是最适合 AI 的动画格式。当 LLM 生成 UI 时，HTML 属性是它们最不容易出错的输出——没有选择器匹配，没有需要记住的 JS API，没有需要弄错的脚本执行顺序。<p>文档：<a href="https:&#x2F;&#x2F;ryo-manba.github.io&#x2F;data-anim&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;ryo-manba.github.io&#x2F;data-anim&#x2F;</a><p>游乐场：<a href="https:&#x2F;&#x2F;ryo-manba.github.io&#x2F;data-anim&#x2F;playground&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;ryo-manba.github.io&#x2F;data-anim&#x2F;playground&#x2F;</a><p>npm：<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.npmjs.com&#x2F;package&#x2F;data-anim" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.npmjs.com&#x2F;package&#x2F;data-anim</a><p>很乐意回答有关实现或设计决策的任何问题。

我有一个想法，可以解决机器人问题，或者至少让它们的操作难度大大增加。这是我的计划： 构建一个基于全新 HTTP 协议的新型网络浏览器，该浏览器接受使用加密技术的“身份识别手套”。你不再直接用手指操作鼠标或触控板，而是戴上一只硬件手套，它会持续记录你的脉搏、指纹、机器信息，以及你在与设备交互时独有的平均动作轨迹。手套会实时加密所有这些信息。然后，浏览器会不断验证手套硬件是否存在且处于活动状态。如果没有佩戴具有有效身份的手套？那就无法加载页面。 如果有人试图模拟这个手套呢？ 这就是新浏览器的第二道防线。它会持续检查手套的硬件签名和序列号。你可以随意尝试模拟，但同时伪造正确的指纹、持续且可信的人类脉搏、个性化的动作轨迹以及确切的硬件序列号，其概率几乎等同于不可能，这已经接近任何安全系统所能达到的极限。 大家觉得这个初步的想法怎么样？